深度學習—非線性激活函數全面詳解（Sigmoid、tanh、ReLU、Leaky ReLU、PReLU、RReLU、ELU、SELU、Swish、Maxout 10種）
非線性激活函數詳解 飽和激活函數 Sigmoid函數 tanh函數 非飽和激活函數 Relu（修正線性單元）： ELU（指數線性單元） SELU Leaky-Relu / R-Relu P-Relu（參數化修正線性單元） R-Relu（隨機糾正線性單元） Swish Maxout 關於激活函數統一說明 參考鏈接 因爲深度學習模型中其它的層都是線性的函數擬合，即便是用很深的網絡去擬合，其還是避免不了
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